MIMO OFDM中基于合作博弈模型的资源分配算法

提出了一种多用户MIMO OFDM系统中基于合作博弈模型的资源分配算法,该算法在满足每个用户的最大发送功率、最大和最小传输速率需求的基础上获得了纳什讨价还价解,使系统的收益达到最大,并满足了用户的公平性要求.仿真分析表明:该算法获得的系统吞吐量略逊于Max-Rate方案,但用户公平性明显优于Max-Rate方案,能够在系统吞吐量和用户公平性之间获得较好的折衷.     

NOMA系统在下行链路中的功率分配

为了满足非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统下行链路的一个多用户集群中不同用户的业务需求,提出了具有用户服务质量(quality of service,QoS)保证与最大最小(max-min)公平性准则的功率分配算法。针对不同用户需求,制定了在基站发射总功率与用户满足的最低速率要求约束下的max-min公平准则的优化问题模型,并利用二分法与Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件对复杂的非凸问题进行求解。仿真结果表明,该功率分配算法既保证了用户的QoS要求又满足了用户的公平性准则,并且NOMA系统的吞吐量相较于传统多址接入系统的吞吐量有较大的提升。     

MIMO-NOMA系统中短包传输的功率分配方法

多输入多输出非正交多址接入(multiple input and multiple output-non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)技术能够增加设备连接数量,有效提高系统的频谱效率,针对超可靠低时延应用业务中需要短包传输,而多用户簇的MIMO-NOMA系统同一簇用户对内远用户的吞吐量较低的问题,利用奇异值分解和最大比合并的方法消除簇间干扰,考虑近用户解码远用户的块错误概率低于给定阈值条件下,利用交替迭代算法联合优化簇内用户的发送功率和最大可达传输速率,实现远用户吞吐量的最大化。仿真结果表明与短包传输MIMO正交多址接入(orthogonal multiple access,OMA)系统相比,在保证块错误概率低于10^-5的条件下,远用户的吞吐量提高了32%。     

一种基于业务优先级的跨层资源分配算法

提出了一种多用户MIMOOFDM系统中满足多种业务用户QoS需求的跨层自适应资源分配算法.利用各种业务的优先级在发送功率一定的条件下以吞吐量最大化为目标首先分配子载波,再分配子载波的出特和功率,最后分配空间子信道的比特和功率.仿真结果表明提出的算法能够根据信道条件在满足各种业务用户QoS需求的情况下动态的分配资源,而且能够有效的提高系统的吞吐量.     

一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法

针对多用户MIMO-OFDM系统的下行链路提出了一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法,结合MAC层的QoS要求得出用户速率限制条件,建立了基于RBS议价方案的优化模型.以 RBS 的 Pareto 最优解为目标,在满足用户的最大和最小速率基础上使得用户速率尽可能接近Pareto 最优解.仿真表明,算法较好的平衡了用户速率与公平性,并满足了MAC层的丢包率要求.     

认知无线网络自适应功率控制博弈算法

为满足认知无线网络环境下各认知用户的需求,综合考虑认知用户距离基站的远近、算法稳定性及用户间的干扰问题,使用非合作博弈论对认知无线网络中的功率控制问题进行建模,提出一种使用收益函数和综合代价函数共同表示效用的自适应功率控制算法,理论证明了该算法存在唯一的纳什均衡解。通过引入综合代价函数,使各认知用户在非合作博弈下包含了协作的行为,从而获得帕累托最优解。Matlab仿真表明,该自适应功率控制算法在满足不同用户对SIR需求不同的前提下,克服了远近效应,降低了认知用户的发射功率,实现了高频效和频谱共享的公平性。     

改进的子载波比特功率分配算法

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.     

802.11ax系统中基于OFDMA调度接入的公平性资源分配算法

针对802.11ax系统中基于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)调度接入的上行多用户传输链路, 提出了基于能量效率的公平性子信道匹配和功率分配算法。根据基于能量效率的上行链路模型, 提出资源块(resource unit, RU)数量确定算法和独立子信道匹配与功率分配算法; 进而针对独立分配中频谱利用不足和功率分配不合理的问题, 提出改进的联合子信道和功率迭代分配算法, 通过应用广义分式规划, 改写约束条件并在目标函数中加入惩罚项来松弛整型变量, 进一步用序列凸规划(sequential convex programming, SCP)来求解。仿真结果表明, 通过独立和联合迭代分配功率和子信道, 系统中用户的能量效率相对原有算法得到提升的同时兼顾了用户间的公平性。     

基于多功率电平-多前导的mMTC免授权随机接入方案

传统的免授权随机接入方案存在严重的前导碰撞，这大大限制了终端的接入性能。为了降低前导碰撞及提高免授权随机接入概率，提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)和多功率电平-多时隙联合的免授权随机接入方案。在该方案中，活跃用户从前导池中随机选择多个前导序列构成组合前导，并根据自身位置选择一个发送功率电平，将组合前导和信号以该功率电平依次发送至基站；基站采用顺序干扰抵消技术分离不同功率电平的信号，通过前导检测识别竞争用户并估计随机接入冲突。仿真结果表明，相比单一非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)方案和单一多前导方案，所提方案能够有效提高用户的接入成功概率，对大规模随机接入场景具有更好的适应性。     

降低多用户MIMO系统PAPR的广义SLM算法

针对在多用户多输入多输出(multi-user multiple input multiple output, MU-MIMO)系统中, 选择性映射(selected mapping, SLM)算法不适用于分布式用户, 并且边信息无法在用户之间共享的问题,提出一种适用于MU-MIMO系统的广义SLM算法。该算法通过改变相位旋转的作用对象, 将相位旋转进行前置, 来解决SLM引入带来的一系列问题。同时, 分析了在采用等增益传输波束成形的系统中, 使用广义SLM算法时系统的高峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR)性能, 验证了该算法的有效性。仿真结果也表明了该算法可以有效降低MU-MIMO系统的PAPR。     

Energy efficient resource allocation in non-cooperative multi-cell OFDMA systems

A non-cooperative game is proposed to perform the sub-carrier assignment and power allocation for the multi-cell orthogonal frequency division multiple access(OFDMA) system.The objective is to raise the spectral efficiency of the system and prolong the life time of user nodes.This paper defines a game player as a cell formed by the unique base station and the served users.The utility function considered here measures the user’s achieved utility per power.Each individual cell’s goal is to maximize the total utility of its users.To search the Nash equilibrium(NE) of the game,an iterative and distributed algorithm is presented.Since the NE is inefficient,the pricing of user’s transmission power is introduced to improve the NE in the Pareto sense.Simulation results show the proposed game outperforms the water-filling algorithm in terms of fairness and energy efficiency.Moreover,through employing a liner pricing function,the energy efficiency could be further improved.     

MU-MIMO单比特ADC系统中软输出检测算法

低精度量化技术能解决毫米波通信射频链高能耗问题而使相关的接收技术受到广泛关注。本文针对应用于单比特量化上行多用户多输入多输出(multiuser multiple input multiple output, MU-MIMO)系统的软输出检测(soft output detection, SOD)算法计算复杂度高的问题，针对软输出检测(soft output detection, SOD)算法计算复杂度高的问题,结合串行干扰消除算法与SOD算法,提出排序多用户单比特串行干扰消除SOD(ordered multiuser one-bit successive interference cancellation SOD, OMuOSIC-SOD)算法,所提算法计算复杂度更低且能动态调整。在基于polar编码的MU-MIMO系统中的仿真结果表明, OMuOSIC-SOD算法随着同时检测的用户数目增加,误帧率(frame error rate, FER)逐渐接近SOD检测算法;在8×32 MIMO中, FER为10^-3时, OMuOSIC-SOD算法每次检测的用户数目每增加2个,得到约0.6 dB的性能增益。综上所述，所提算法可以通过调整每次检测的用户数量来调整检测性能，提升了算法的灵活性。     

Low complexity hybrid power distribution combined with subcarrier allocation algorithm for OFDMA

To improve the total throughput of the uplink orthogonal frequency division multiple access system,a low complexity hybrid power distribution(HPD) combined with subcarrier allocation scheme is proposed.For the fairness mechanism for the subcarrier,the inter-cell interference is first analyzed to calculate the capacity of the multi-cell.The user selects the subcarrier with the largest channel gain.Based on the above subcarrier allocation scheme,a new kind of HPD scheme is proposed,which adopts the waterfilling-power-distributed scheme and the equal-power-distributed scheme in the cell-boundary and the cellcenter,respectively.Simulation results show that compared with the waterfilling-power-distributed scheme in the whole cell,the proposed HPD scheme decreases the system complexity significantly,meanwhile its capacity is 2% higher than that of the equal-powerdistributed scheme over the same subcarrier allocation.     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

毫米波大规模MIMO-NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计

针对毫米波大规模多输入多输出-非正交多址接入(massive multiple input multiple output non-orthogonal multiple access, mMIMO-NOMA)系统硬件成本和功耗过大问题, 基于动态子连接混合结构(dynamically sub-connected hybrid architecture, DSC-HA), 提出一种高效预编码方案。首先,在用户分组的基础上, 基于等效信道增益最大化原则, 利用Kuhn-Munkras算法匹配各NOMA簇用户的信道状态信息, 以实现动态天线分组, 进而完成模拟预编码设计。接着, 利用NOMA簇内强用户的等效信道来实现数字预编码设计, 以减小簇间干扰。最后, 通过优化簇内用户间功率分配来减小簇内用户间干扰。仿真结果表明, 基于DSC-HA的预编码方案不但系统和速率优于基于子连接混合结构的预编码方案, 而且能效明显优于基于全连接混合结构和基于全数字结构的预编码方案。     

去蜂窝大规模MIMO系统功率控制算法

针对移动通信流量需求持续增长的需求, 同时考虑用户接入点选择和下行功率控制, 对去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的用户体验进行优化。基于最大信号干扰加噪声比, 为每个用户选择有效的服务接入点子集。在此基础上, 针对为不同优先级用户提供不同服务质量的目标, 建立长期功率约束下的下行链路加权功率控制优化问题模型。将该问题转化为凸优化问题, 求解得出一组优化的下行链路功率控制系数。算法经仿真验证, 能将去蜂窝大规模MIMO系统的95%用户频谱效率提升约11倍, 同时有效提升高优先级用户的体验, 对于去蜂窝大规模MIMO系统的研究具有一定参考意义。     

基于遗传算法的混叠式非正交多址接入方法

为了提高稀疏码多址接入(sparse code multiple access, SCMA)系统的资源利用率, 提出一种基于遗传算法的混叠式非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)方法。该方法利用NOMA的过载特性, 允许相同的资源单元同时混叠承载调度接入和随机竞争接入业务, 从而实现了两种接入方式的细粒度融合。进而, 设计基于遗传算法的混叠式NOMA资源分配算法, 将两种接入方式的总容量作为优化目标以及遗传算法的适应度, 通过交叉和变异操作的多次迭代来优化资源分配效果。仿真结果表明, 所提方法相较于其他方法在各种场景下均能够获得更高的吞吐量性能,能够有效地联合支撑调度接入和随机竞争接入, 提高NOMA系统的资源利用率。     

基于时间反演的上行NOMA系统能效优化算法

为了解决上行非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统在多径环境下传输效率较低问题,提出了一种基于时间反演(time reversal,TR)的上行NOMA网络资源分配算法.首先,利用TR技术独特的空时聚焦特性,增大信号的接收强度.其次,考虑用户最小传输速率约束和用户最...